Espectroscopia no infravermelho próximo e análise de imagens na avaliação da qualidade fisiológica de sementes de arroz
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Título da fonte: | LOCUS Repositório Institucional da UFV |
Texto Completo: | https://locus.ufv.br//handle/123456789/31145 https://doi.org/10.47328/ufvbbt.2023.337 |
Resumo: | Na atualidade, a utilização de tecnologias que permitam avaliar o potencial fisiológico das sementes com precisão, agilidade e sem subjetividade são cada vez mais relevantes. Objetivou- se avaliar a eficiência da análise computadorizada de imagens de plântulas e da espectroscopia no infravermelho próximo para classificar o vigor de lotes de sementes de arroz. Inicialmente, sementes de cinco lotes cv. IRGA 424 IR foram caracterizadas pelos testes de germinação, envelhecimento acelerado, germinação a baixa temperatura e emergência de plântulas. As sementes de cada lote foram submetidas à análise de imagens de plântulas pelo software SAPL®, obtendo-se os parâmetros de comprimento de plântula, de raiz e de parte aérea e os índices de vigor, de uniformidade e de crescimento aos 4, 5 e 7 dias após a semeadura. Pelo software ILASTIK, realizou-se a classificação das plântulas baseada em características morfológicas, com treinamento para o reconhecimento de plântulas normais fortes e fracas e de sementes não germinadas. Duzentas sementes de cada lote foram avaliadas individualmente em um espectrômetro de transformada de Fourier – FT-NIR coletando-se os espectros de refletância NIR (3.112 pontos/espectro) na faixa de comprimento de onda entre 1000 e 2500 nm, com resolução de 8 cm-1. O experimento foi conduzido em DIC com quatro repetições. Foi realizada a análise de variância e as médias obtidas para cada lote comparadas pelo teste de Tukey a 5% de probabilidade. Para os espectros NIR, os espectros foram pré-processados e utilizados para obtenção de modelos de classificação utilizando-se o PSL-DA, sendo 70% dos dados usados para treinamento e 30% para teste. A análise foi feita usando os espectros originais, utilizando diferentes tipos de pré-processamentos que forneceram acurácias relevantes, mas sobressaindo a segunda derivada de Saviztky-Golay. Conclui-se que os softwares SAPL® e ILASTIK foram eficientes na identificação da qualidade fisiológica de sementes de arroz para a avaliação do potencial fisiológico das sementes de arroz com 4 e 5 dias após a semeadura. A espectroscopia do FT-NIR é uma alternativa não destrutiva promissora para a predição rápida do potencial fisiológico das sementes, com acurácia de 96%. As técnicas baseadas em análise de imagem e leituras espectrais fornecem resultados complementares aos demais testes de vigor, demonstrando potencial para classificar os lotes de arroz com rapidez e alta precisão.Palavras-chave: Oryza sativa L. Análise computadorizada. FT-NIR. Automatização. |
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Quevedo Ramirez, Luís Felipehttp://lattes.cnpq.br/0084277269069723Dias, Denise Cunha Fernandes dos Santos2023-06-30T17:23:36Z2023-06-30T17:23:36Z2023-02-28QUEVEDO RAMIREZ, Luís Felipe. Espectroscopia no infravermelho próximo e análise de imagens na avaliação da qualidade fisiológica de sementes de arroz. 2023. 55 f. Dissertação (Mestrado em Fitotecnia) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2023.https://locus.ufv.br//handle/123456789/31145https://doi.org/10.47328/ufvbbt.2023.337Na atualidade, a utilização de tecnologias que permitam avaliar o potencial fisiológico das sementes com precisão, agilidade e sem subjetividade são cada vez mais relevantes. Objetivou- se avaliar a eficiência da análise computadorizada de imagens de plântulas e da espectroscopia no infravermelho próximo para classificar o vigor de lotes de sementes de arroz. Inicialmente, sementes de cinco lotes cv. IRGA 424 IR foram caracterizadas pelos testes de germinação, envelhecimento acelerado, germinação a baixa temperatura e emergência de plântulas. As sementes de cada lote foram submetidas à análise de imagens de plântulas pelo software SAPL®, obtendo-se os parâmetros de comprimento de plântula, de raiz e de parte aérea e os índices de vigor, de uniformidade e de crescimento aos 4, 5 e 7 dias após a semeadura. Pelo software ILASTIK, realizou-se a classificação das plântulas baseada em características morfológicas, com treinamento para o reconhecimento de plântulas normais fortes e fracas e de sementes não germinadas. Duzentas sementes de cada lote foram avaliadas individualmente em um espectrômetro de transformada de Fourier – FT-NIR coletando-se os espectros de refletância NIR (3.112 pontos/espectro) na faixa de comprimento de onda entre 1000 e 2500 nm, com resolução de 8 cm-1. O experimento foi conduzido em DIC com quatro repetições. Foi realizada a análise de variância e as médias obtidas para cada lote comparadas pelo teste de Tukey a 5% de probabilidade. Para os espectros NIR, os espectros foram pré-processados e utilizados para obtenção de modelos de classificação utilizando-se o PSL-DA, sendo 70% dos dados usados para treinamento e 30% para teste. A análise foi feita usando os espectros originais, utilizando diferentes tipos de pré-processamentos que forneceram acurácias relevantes, mas sobressaindo a segunda derivada de Saviztky-Golay. Conclui-se que os softwares SAPL® e ILASTIK foram eficientes na identificação da qualidade fisiológica de sementes de arroz para a avaliação do potencial fisiológico das sementes de arroz com 4 e 5 dias após a semeadura. A espectroscopia do FT-NIR é uma alternativa não destrutiva promissora para a predição rápida do potencial fisiológico das sementes, com acurácia de 96%. As técnicas baseadas em análise de imagem e leituras espectrais fornecem resultados complementares aos demais testes de vigor, demonstrando potencial para classificar os lotes de arroz com rapidez e alta precisão.Palavras-chave: Oryza sativa L. Análise computadorizada. FT-NIR. Automatização.Nowadays, the use of technologies that allow evaluating the physiological potential of seeds with precision, agility and without subjectivity are increasingly relevant. The objective was to evaluate the efficiency of computerized analysis of seedling images and near infrared spectroscopy to classify the vigor of rice seed lots. Initially, seeds from five lots cv. IRGA 424 IR were characterized by germination, accelerated aging, cool germination and seedling emergence tests. The seeds of each lot were submitted to the analysis of seedling images by the SAPL® software, obtaining the parameters of seedling length, root and aerial part and the indices of vigor, uniformity and growth at 4, 5 and 7 days after sowing. The images were classified using the ILASTIK software, based on a color scale and pixels, with training for the recognition of strong and weak normal seedlings and dead seeds. Two hundred seeds of each lot were evalu - ated individually in a Fourier transform spectrometer – FT-NIR, collecting NIR reflectance spectra (3,112 points/spectrum) in the wavelength range between 1000 and 2500 nm, with a resolution of 8 cm -1. The experiment was conducted in DIC with four replications. Analysis of variance was performed and the means obtained for each lot compared by Tukey's test at 5% of probability. For the NIR spectra, PLS-DA techniques were employed, with 70% of the data used for training and 30% for testing. The analysis was performed using the original spectra, compared to the spectra processed through the second derivative of the Savitzky-Golay filter. It was concluded that the SAPL® and ILASTIK software were efficient for evaluating the phys- iological potential of rice seeds four and fivedays after sowing. FT NIR spectroscopy is a prom- ising non-destructive alternative for the rapid prediction of the physiological potential of seeds, with an accuracy of 96%. Techniques based on image analysis and spectral readings showed results similar to the other vigor tests, demonstrating the potential to classify rice lots quickly and with high precision. Keywords: Oryza sativa L. Computer analysis. FT-NIR. AutomationCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorporUniversidade Federal de ViçosaFitotecniaOryza sativa LArroz - Semente - Qualidade - Análise -Espectroscopia de infravermelho próximoArroz - Semente - Controle de qualidade - AutomaçãoFitotecniaEspectroscopia no infravermelho próximo e análise de imagens na avaliação da qualidade fisiológica de sementes de arrozNear infrared spectroscopy and image analysis in the evaluation of the physiological quality of rice seedsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal de ViçosaDepartamento de AgronomiaMestre em FitotecniaViçosa - MG2023-02-28Mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFVLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/31145/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALtexto completo.pdftexto completo.pdftexto completoapplication/pdf908305https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/31145/1/texto%20completo.pdf44c7f7d84efdb2c760dd7cb89def3b31MD51123456789/311452023-06-30 14:23:36.791oai:locus.ufv.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452023-06-30T17:23:36LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false |
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